原文 Parquet 列式存储格式 面向分析型业务的列式存储格式 由 Twitter 和 Cloudera 合作开发,2015 年 5 月从 Apache 的孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低 IO 数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如 Run Length Encoding 和 Delta Encoding)进一步节约存储空间.…

原文 Parquet 列式存储格式 面向分析型业务的列式存储格式 由 Twitter 和 Cloudera 合作开发,2015 年 5 月从 Apache 的孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低 IO 数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如 Run Length Encoding 和 Delta Encoding)进一步节约存储空间.…

http://parquet.apache.org 层次结构: file -> row groups -> column chunks -> pages(data/index/dictionary) Motivation We created Parquet to make the advantages of compressed, efficient columnar data representation available to any project in the Hadoop…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .简介 1.1 Spark简介 年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台.从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼,…

impala2.12 官方:http://impala.apache.org/ 一 简介 Apache Impala is the open source, native analytic database for Apache Hadoop. Impala is shipped by Cloudera, MapR, Oracle, and Amazon. impala是hadoop上的开源分析性数据库:C++和java语言开发: Do BI-style Queries on Hadoop Im…

kudu 1.7 官方:https://kudu.apache.org/ 一 简介 kudu有很多概念,有分布式文件系统(HDFS),有一致性算法(Zookeeper),有Table(Hive Table),有Tablet(Hive Table Partition),有列式存储(Parquet),有顺序和随机读取(HBase),所以看起来kudu是一个轻量级的 HDFS + Zookeeper + Hive + Parquet + HBase,除此之外,kudu还有自己的特点,快速写入+读取,使…

presto 0.217 官方:http://prestodb.github.io/ 一 简介 Presto is an open source distributed SQL query engine for running interactive analytic queries against data sources of all sizes ranging from gigabytes to petabytes. Presto was designed and written from…

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.0. 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢? 可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量. 压缩编码可以降低磁盘存储空间.由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如Run Length Encoding和Delta Encoding)进一步节约存储空间. 只读取需要的列,支持向量…

来源:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4700615.html 1.简介 1.1 Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark…

一.Hive简介 1.hive概述 Apache Hive™数据仓库软件有助于使用SQL读取,编写和管理驻留在分布式存储中的大型数据集. 可以将结构投影到已存储的数据中.提供了命令行工具和JDBC驱动程序以将用户连接到Hive. 数据计算:mapreduce分布式计算­>难度大 hive­>SQL语句 mysql 简化开发 减少学习成本 2.优缺点 优点: (1)操作接口采用了sql,简化开发,减少学习成本 (2)避免手写mapreduce程序 (3)hive执行延迟较高,适用场景大多用在对实…